光电测量 第八讲 视觉测量1
机器视觉与视觉测量一、概述
机器视觉与视觉测量一、概述视觉测量技术（Vision Measuring Technique)是机器视觉(Machine Vision)在测量领域内的应用，即用机器视觉代替人眼来测量和判断，解决生产生活中的检测问题。
视觉检测中的“检”，是指发现和识别，“测”是指几何参数和物理量的测量。
视觉测量技术来源于机器视觉技术，又不完全等同机器视觉。
视觉测量技术是测量技术的重要手段，应遵从于测量的基本规律，又有一定的特殊性。
一般而言，有价值的测量方法应满足两个条件：首先是具备可靠性和可用性，以及高度的环境适用性，对工作环境不能有过多限制和苛刻的要求；其次，要有可靠的精度保障手段，要有可靠的误差系统分析方法及精度传递手段，从理论和工程实践来保证测量的精度。
综上，视觉测量技术就是以机器视觉为理论基础，结合测量测试理论，解决工程应用领域内的测量问题。
其研究对象是三维空间内形位（形态位置）尺寸，要求在满足一定精度的要求下，对被测对象实现可靠测量。
二、视觉测量的构成视觉测量系统要根据目标、任务、速度、精度、信号、表达等条件综合考量来设计一套完整的测量系统。
其构成如下：视觉测量系统一般由背光源、（双）远心镜头、工业相机（CCD 或CMOS）、机械电气运动控制机构、信号采集传输装置、图像算法、计算机软硬件等组成。
光源提供合适的照明，镜头将按一定方式运动或静止的被测量对象成像到工业相机靶面上，并将光信号转换成电信号，通过信号采集及传输装置将电信号传送至计算机，由计算机对图像信号进行分析处理，得到测量结果并输出控制信号，这就是一个完整的视觉测量过程。
三、误差及精度分析视觉测量技术的精度主要由图像的质量和图像算法来确定，也与误差的来源、分析及补偿有关。
玖瑞科技精研算法和图像质量，可有效保证精度在图像分辨率以上，具体0.01-0.5个相素视项目的需求而确定。
1.误差分析但凡测量皆有误差，有一套完整的误差分析理论来进行测量系统的误差分析。
视觉测量原理与方法
视觉测量原理与方法嘿，朋友们！今天咱来聊聊视觉测量原理与方法，这可真是个有意思的事儿呢！你想想看啊，咱的眼睛每天都在帮咱看世界，那这其中到底藏着啥奥秘呀？视觉测量就像是给眼睛装上了超级大脑，让它能更精准、更厉害地去感知和测量各种东西。
比如说吧，咱平时拍照，那相机不就是在进行一种视觉测量嘛！它通过镜头捕捉到的画面，把现实中的物体转化成图像信息。
这就好比是一个神奇的魔法，把三维的东西变成了二维的画面。
那它是怎么做到准确测量的呢？这就得说到那些复杂又巧妙的原理啦。
就好像咱走路一样，咱得知道自己走了多远，往哪个方向走。
视觉测量也是这样，它要确定物体的位置、大小、形状等等。
这里面涉及到好多知识呢，像什么光学原理啦，图像处理啦。
咱可以把眼睛想象成一个超级侦探，它能在一瞬间捕捉到无数的细节。
然后通过大脑这个智慧的总部，对这些信息进行分析和处理。
是不是很神奇呀？那视觉测量方法呢，就像是侦探的各种破案技巧。
有的方法就像是拿着放大镜仔细观察，不放过任何一个小细节；有的呢，则像是从不同角度去观察一个物体，这样就能更全面地了解它啦。
而且这些方法还在不断发展和进步呢，就像咱的科技一样，越来越厉害。
你说要是没有视觉测量，那咱的生活得少多少乐趣和便利呀！没有精准的测量，那些高楼大厦怎么能建得那么稳稳当当？那些漂亮的设计图怎么能变成实实在在的东西？还有啊，咱平时用的各种电子产品，不也都离不开视觉测量嘛。
所以啊，可别小看了这视觉测量原理与方法，它可是在背后默默地为我们的生活贡献着力量呢！它就像是一个无声的英雄，让我们的世界变得更加精彩和美好。
咱得好好了解它，说不定哪天咱自己也能用上这些知识，做出点了不起的事情呢！反正我是觉得这玩意儿特别有意思，特别值得我们去探索和研究。
你呢，是不是也这么觉得呀？。
视觉测量第一章课件
图像采集卡
图像采集卡是连接视觉传感器和计算机的桥梁，负责将传感器捕获的图像数据传输 到计算机中。
图像采集卡具有高传输速率和低延迟等特点，能够保证图像数据的实时性和准确性。
图像采集卡还具有图像预处理功能，可以对图像进行噪声抑制、对比度增强等操作， 提高图像质量。
计算机
计算机是视觉测量系统的数据处理中 心，负责存储、处理和分析图像数据。
视觉测量的应用领域
工业检测
医学影像分析
在制造业中，视觉测量广泛应用于产品检 测、质量控制和生产自动化等方面，如零 件尺寸测量、表面缺陷检测等。
在医学领域，视觉测量技术可用于医学影 像的分析和诊断，如X光片、CT和MRI等影 像的测量和分析。
农业领域
交通领域
在农业领域，视觉测量技术可用于农作物 的生长监测、产量预测等方面，如植物高 度、叶片面积等参数的测量。
利用深度相机获取深度信息，进行匹配。
基于灰度的匹配
利用灰度信息进行匹配，如SSD、NCC等算 法。
多模态匹配
结合多种特征进行匹配，提高匹配准确度。
测量算法
几何测量
基于几何原理进行测量，如距离、角 度、面积等。
运动学测量
利用机器人的运动学信息进行测量。
深度学习测量
利用深度学习算法进行测量，如语义 分割、目标检测等。
计算机还需要安装专业的视觉测量软 件，以便对图像数据进行处理、分析 和识别。
计算机需要具备强大的计算能力和存 储能力，能够快速处理大量的图像数 据。
软件系统
软件系统是实现视觉测量的关键， 包括图像处理、特征提取、目标
识别等功能。
软件系统需要具备友好的用户界 面和灵活的操作方式，方便用户
进行测量和调试。
视觉测量技术一_视觉系统构成 ppt课件
入射光照-关于光轴的漫射光照
光分束器 Beam Splitter
光源Light source
漫散射器 Diffuser 物体 Object
入射光照-关于光轴的漫射光照
纹理表面光照
突出光洁表面与纹理表面反射光的不同
Emphasize Finish/Texture (reflection) Differences
轴承的外观检测
高速检测连续冲孔的 冲压零部件。
可使用2台线型相 机高精度检测长尺 的金属滚轴表面缺 陷
曲面外观检测
2、机器视觉应用
• 导航
Rocky 7 火星车
Rocky7视觉系统获取的立体图象对
(a) 深度图象
(b)障碍物探测示意图
Rocky7 视觉系统对场景的深度恢复
2、机器视觉应用
• 导航
每个摄影镜头都有 一个或者多个最佳光圈 ，在这些最佳光圈下， 画面的质量达到最好， 分辨率高、反差均衡等 。
3.1 摄像机 - 镜头 – 型号
3.1 摄像机 - 镜头 – 型号
3.1 摄像机 - 镜头 – 焦距
薄透镜原理
f: 透镜焦距长度 F: 透镜焦点 z’: 摄像机常数
1- 1=1 z' z f
线阵
3.1 摄像机- Sensor
CMOS（complementary metal-oxide semiconductor） 互补金属氧化物半导体
灵敏度 成本 分辨率 抗噪声 功耗 速度
3.1 摄像机- Sensor
CCD
CCD 高 高
Vs CMOS
CMOS 低 低
高
低
好
一般
高
低
低
高
3.1 摄像机-CCD 传感器-尺寸
视觉测量原理与方法
视觉测量原理与方法视觉测量是一种利用摄影测量技术和计算机图像处理技术进行测量的方法，它具有高效、快速、非接触、高精度等特点，在工程测量、地理信息系统、遥感、地质勘探等领域有着广泛的应用。
视觉测量的原理和方法是视觉测量技术的核心内容，下面将对视觉测量的原理和方法进行介绍。
一、视觉测量的原理。
视觉测量的原理是利用相机成像原理和三角测量原理进行测量。
相机成像原理是指当物体通过透镜成像到感光元件上时，形成的影像与实际物体具有一定的对应关系。
三角测量原理是指通过三角形的相似性原理，利用影像上的特征点与实际物体上的特征点之间的对应关系，可以确定物体在空间中的位置和姿态。
二、视觉测量的方法。
1. 相机标定。
相机标定是视觉测量的第一步，它是确定相机内参数和外参数的过程。
相机内参数包括焦距、主点坐标、畸变参数等，而外参数包括相机的位置和姿态。
通过相机标定，可以建立相机成像与实际物体之间的准确对应关系。
2. 特征点提取。
在进行视觉测量时，需要从影像中提取出能够对应到实际物体上的特征点。
特征点可以是角点、边缘点、纹理点等。
通过特征点的提取，可以建立影像上的坐标与实际物体上的坐标之间的对应关系。
3. 三角测量。
三角测量是视觉测量的核心内容，它是利用影像上的特征点与实际物体上的特征点之间的对应关系，通过三角形的相似性原理计算出物体在空间中的位置和姿态。
三角测量的精度和稳定性对视觉测量的结果具有重要影响。
4. 数据处理。
在完成三角测量后，需要对测量得到的数据进行处理，包括坐标转换、坐标变换、误差分析等。
数据处理的目的是提高视觉测量的精度和稳定性，保证测量结果的可靠性和准确性。
5. 应用领域。
视觉测量技术在工程测量、地理信息系统、遥感、地质勘探等领域有着广泛的应用。
在工程测量中，可以利用视觉测量技术对建筑物、道路、桥梁等进行形状和尺寸的测量；在地理信息系统中，可以利用视觉测量技术对地形、地貌、土地利用等进行监测和分析；在遥感领域中，可以利用视觉测量技术对地球表面进行高精度的测量和监测；在地质勘探中，可以利用视觉测量技术对地下资源进行勘探和评估。
光电检测技术PPT演示文稿
•
大。
• 改进型波导腔 FFPT
•
可通过中间光纤波导段的长度 光纤
•
来调整其自由谱区，其光纤长
•
度一般为 100 m 到 几厘米。
光纤
PZT
(a)
光纤 (b)
PZT
光纤 F－P 腔
光纤 (c)
PZT
光纤温度测量技术
光纤压力测量技术
光纤电流测量技术
光纤图像传感器
光纤图像传感器是靠光纤传像束实现图像传输的。传像束由光纤按阵列排
列而成，一根传像束一般由数万到几十万条直径为l0～20μm 的光纤组成，每
条光纤传送一个像素信息。用传像束可对图像进行传递、分解、合成和修正。 传像束式的光纤图像传感器在医疗、工业、军事部门有着广泛的应用。
⑴ 工业用内窥镜
I
光纤 载流导线
起偏器 显微物镜
激光器
光探测器
检偏器
＝ VHL V：Verdet 常数
记录显示器
光纤电流传感器原理示意图
频率调制型光纤传感器
利用外界作用改变光纤中光的波长或频率，通过检测光纤中光的波长或 频率的变化来测量各种物理量,这两种调制方式分别称为波长调制和频率调 制。波长调制技术比强度调制技术用得少，其原因是解调技术比较复杂。 光纤光栅传感器 通过外界参量对布拉格中心波长的调制来获取传感信息
fc ＝
C 2nL
T1-3 ＝ 0， T1-4 ＝ 1
f ＝ f2
或： ＝ (12)/(2nL)
Fabry－Perot 光纤干涉仪
• 光纤波导腔 FFPF
•
光纤两端面直接镀高反射膜，
•
腔长一般为厘米到米量级，因
•
此自由谱区小。
视觉测量教案模板及范文
一、教学目标1. 让学生了解视觉测量的基本原理和常用方法。
2. 培养学生运用视觉测量技术解决实际问题的能力。
3. 增强学生的团队合作意识和创新精神。
二、教学重点与难点1. 教学重点：视觉测量的基本原理、常用方法及其在实际中的应用。
2. 教学难点：视觉测量技术在复杂环境下的应用和优化。
三、教学过程（一）导入1. 结合实际案例，介绍视觉测量技术在工业、科研、医疗等领域的应用。
2. 引导学生思考：如何利用视觉测量技术解决实际问题？（二）新课讲授1. 讲解视觉测量的基本原理，包括图像采集、图像处理、特征提取等环节。
2. 介绍常用的视觉测量方法，如特征匹配、边缘检测、轮廓提取等。
3. 分析视觉测量技术在实际应用中的优势和局限性。
（三）案例分析1. 分析典型案例，如机器视觉、工业自动化、三维测量等。
2. 引导学生思考：如何根据实际需求选择合适的视觉测量方法？（四）实践操作1. 学生分组，利用视觉测量设备进行实际操作。
2. 教师巡回指导，解答学生疑问。
（五）总结与反思1. 总结本节课所学内容，强调视觉测量的基本原理和方法。
2. 引导学生反思：如何将所学知识应用于实际项目中？四、课后作业1. 查阅资料，了解视觉测量技术在其他领域的应用。
2. 分析一个实际案例，提出改进方案。
教案范文：一、教学目标1. 让学生了解视觉测量的基本原理和常用方法。
2. 培养学生运用视觉测量技术解决实际问题的能力。
3. 增强学生的团队合作意识和创新精神。
二、教学重点与难点1. 教学重点：视觉测量的基本原理、常用方法及其在实际中的应用。
2. 教学难点：视觉测量技术在复杂环境下的应用和优化。
三、教学过程（一）导入1. 结合实际案例，介绍视觉测量技术在工业、科研、医疗等领域的应用。
例如：展示机器人焊接、自动化生产线等场景，让学生了解视觉测量在工业自动化中的应用。
（二）新课讲授1. 讲解视觉测量的基本原理，包括图像采集、图像处理、特征提取等环节。
视觉测量流程及原理
视觉测量流程及原理
视觉测量是一种基于计算机视觉技术的高精度测量方法，可以在不接触被测对象的情况下实现对其尺寸、形状、位置等参数的测量。
视觉测量在制造、质检、医疗、安防等领域具有广泛应用。
视觉测量的流程主要包括图像采集、图像处理、特征提取、测量计算等步骤。
首先通过相机将被测对象的图像采集下来，然后进行图像处理，包括去噪、增强、分割等步骤，以便更好地提取出被测对象的特征。
接下来进行特征提取，通过算法提取出被测对象的边缘、角点、圆心等特征点。
最后进行测量计算，将提取到的特征点输入到测量算法中，计算出被测对象的尺寸、形状、位置等参数。
视觉测量的原理主要是利用相机成像原理和数字图像处理技术。
相机拍摄被测对象的图像，将图像转换成数字信号，传输到计算机上进行处理。
通过数字图像处理技术对图像进行预处理、特征提取和测量计算，实现了对被测对象的高精度测量。
总之，视觉测量是一种高精度、无接触的测量方法，具有广泛的应用前景。
了解视觉测量的流程和原理，可以更好地应用该技术，提高测量效率和精度。
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视觉测量_精品文档
6.1测量原理与数学模型双目立体视觉测量是基于视差，有三角法原理进行三维信息的获取，即有两个摄像机的图像平面（或单摄像机在不同位置的图像平面）和被测物体之间构成一个三角形。
已知两摄像机之间的位置关系，便可以获取两摄像机公共视场内物体特征点的三维坐标。
双目立体视觉测量系统一般由两个摄像机或一个运动的摄像机构成。
6.1.1 双目立体视觉三维测量原理双目立体视觉三维测量是基于视差原理，如图6.1说是为简单的平视双目立体成像原理。
两摄像机的投影中心连线的距离，即基线距为B 。
两摄像机在同一时刻观看空间物体的图6.1 双目立体成像原理同一特征P ，分别在“左眼”和“右眼”上获取了点P 的图像，它们的图像坐标分别为(,),(,)left left left right right right p X Y p X Y ==。
假定两摄像机的图像在同一个平面上，则特征点P的图像坐标的Y 坐标相同，即left right Y Y Y ==，则由三角几何关系得到：()c lef cc right ccc x X t fz x B X f z y Y fz =-== （6.1）则视差为left right Disparity X X =-。
由此可计算出特征点P 在摄像机坐标系下的三维坐标为：B Xleft xc Disparity B Y yc Disparity B f zc Disparity •=•=•=（6.2）因此，左摄像机像面上的任意一点只要能在右摄像机像面上找到对应的匹配点（二者是空间同一点在左、右摄像机像面上的点），就可以确定出该点的三维坐标。
这种方法是点对点的运算，像面上所有点只要存在相应的匹配点，就可以参与上述运算，从而获取其对应的三维坐标。
6.1.2 双目立体视觉测量数学模型在分析了最简单的平视双目立体视觉三维测量原理基础上，现在考虑一般情况，对两个摄像机的摆放位置不做特别要求。
如图6.2所示：O图6.2 双目立体视觉测量中空间点三维重建设左摄像机O-xyz 位于世界坐标系的原点处且无旋转，图像坐标系为O 1-X 1Y 1，有效焦距为f 1；右摄像机坐标系为O r -x r y r z r ，图像坐标系为O r -X r Y r ，有效焦距为f r ，由摄像机透视变换模型有：11111000100100001001r r r r r r r r X f x s Y f y z X f x s Y f y z ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦（6.3）（6.4）O-xyz 坐标系与O r -x r y r z r 坐标系之间的相互位置关系可通过空间转换矩阵M 1r 表示为：[]12314561789,11r x r r y r r z x x x r r r t y y y M r r r t M R T z z z r r r t ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥===⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦（6.5）其中，123456789,x y z r r r t R r r r T t r r r t ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦分别为O-xyz 坐标系与O r -x r y r z r 坐标系之间的旋转矩阵和原点之间的平移变换矢量。
视觉测量教案模板范文
课时安排：2课时教学目标：1. 让学生了解视觉测量的基本概念和原理。
2. 使学生掌握视觉测量系统的组成及工作原理。
3. 培养学生运用视觉测量技术解决实际问题的能力。
教学重点：1. 视觉测量的基本概念和原理。
2. 视觉测量系统的组成及工作原理。
教学难点：1. 视觉测量系统在实际应用中的数据处理和分析。
教学准备：1. 多媒体课件。
2. 视觉测量实验设备（如相机、光源、传感器等）。
3. 视觉测量实验案例。
教学过程：第一课时一、导入新课1. 教师通过多媒体课件展示一些视觉测量的应用场景，如工业生产、科研、医疗等，激发学生的学习兴趣。
2. 引导学生思考：什么是视觉测量？视觉测量有哪些优点？二、讲授新课1. 视觉测量的基本概念和原理- 介绍视觉测量的定义、发展历程和特点。
- 讲解视觉测量的原理，包括图像采集、图像处理、特征提取和测量等环节。
2. 视觉测量系统的组成及工作原理- 介绍视觉测量系统的组成，包括相机、光源、传感器、控制器等。
- 讲解视觉测量系统的工作原理，包括图像采集、图像处理、特征提取和测量等环节。
三、案例分析1. 教师展示一个视觉测量实验案例，引导学生分析案例中的视觉测量系统组成、工作原理及数据处理方法。
2. 学生分组讨论，提出问题，教师解答。
四、课堂小结1. 教师总结本节课的主要内容，强调视觉测量的基本概念、原理和系统组成。
2. 学生回顾本节课所学知识，提出疑问，教师解答。
第二课时一、复习导入1. 教师提问：什么是视觉测量？视觉测量有哪些优点？2. 学生回答，教师点评。
二、实验演示1. 教师演示视觉测量实验，引导学生观察实验现象，思考实验原理。
2. 学生分组进行实验，教师巡回指导。
三、数据处理与分析1. 教师引导学生分析实验数据，提出数据处理方法。
2. 学生分组讨论，提出问题，教师解答。
四、课堂小结1. 教师总结本节课的主要内容，强调视觉测量实验步骤、数据处理与分析方法。
2. 学生回顾本节课所学知识，提出疑问，教师解答。
视觉测量原理与方法
视觉测量原理与方法视觉测量是一种利用相机、激光扫描仪等设备进行测量的方法，它具有非接触、高效率、高精度等优点，被广泛应用于工业制造、地理测绘、建筑工程、文物保护等领域。
视觉测量的原理和方法对于提高测量精度、减少人力成本、提高工作效率具有重要意义。
本文将从视觉测量的原理、方法和应用三个方面进行介绍。
首先，视觉测量的原理是利用相机或激光扫描仪等设备获取目标物体的影像信息，然后通过图像处理、三维重建等技术手段，计算出目标物体的尺寸、形状、位置等参数。
其中，相机成像原理是利用透镜将物体的光线聚焦在感光元件上，形成物体的影像。
而激光扫描仪则是通过激光束照射目标物体，利用光电传感器接收反射光束，获取目标物体的三维坐标信息。
这些原理为视觉测量提供了技术支持，为后续的数据处理和分析提供了基础。
其次，视觉测量的方法包括相机测量、激光扫描测量、立体视觉测量等。
相机测量是利用相机获取目标物体的影像，通过图像处理软件进行测量和分析。
激光扫描测量则是利用激光扫描仪对目标物体进行三维扫描，获取目标物体的点云数据，再通过三维重建软件进行数据处理和分析。
立体视觉测量是利用两个或多个相机对目标物体进行立体成像，通过三角测量原理计算目标物体的三维坐标。
这些方法各有特点，可以根据实际需求选择合适的方法进行测量。
最后，视觉测量在工业制造、地理测绘、建筑工程、文物保护等领域有着广泛的应用。
在工业制造中，视觉测量可以用于产品的尺寸检测、表面缺陷检测、装配误差分析等方面，提高产品质量和生产效率。
在地理测绘中，视觉测量可以用于地形地貌的三维重建、城市建筑的立体测绘等方面，为城市规划和资源管理提供数据支持。
在建筑工程中，视觉测量可以用于建筑物的立面测量、结构变形监测等方面，为建筑施工和维护提供技术支持。
在文物保护中，视觉测量可以用于文物的三维数字化、损伤分析、修复设计等方面，为文物保护和展览提供技术支持。
综上所述，视觉测量的原理和方法为非接触、高效率、高精度的测量提供了技术支持，广泛应用于工业制造、地理测绘、建筑工程、文物保护等领域，对于提高测量精度、减少人力成本、提高工作效率具有重要意义。
光电测量技术 PPT课件
A
外壳
A
玻璃支柱
绝缘基体
引脚
光敏电阻利用光电导效应制成，一般选 用禁带宽度较宽的半导体材料。
光电导原理：当入射光照到半导体上时， 光子的能量如果大于禁带宽度，即hf≥Eg, 则电子受光子的激发由价带越过禁带跃迁 到导带，在价带中留下带正电的空穴，在 外加电压作用下，导带中的电子和价带中 的空穴同时参与导电，即载流子数增多使 其电阻下降。
10.1
光电测量基础知识
光电式传感器：将被测量的变化转换成光量的变化， 再通过光电元件把光量变化转换成电信号的一种装置。
光量 光量 电量 输出
光源 x1
光通路 x2
光电器件
测量电路
对光量的调制方法： X1——被测量直接引起光源光量的变化 X2——被测量在光传播过程中调制光量
光电传感器的物理基础是光电效应。
mv2/2=hf-A0
v-电子逸出时的速度；
m-电子的质量。
mv2/2=hf-A0
爱因斯坦光电方程说明光电发生服从以下定律： 1）物体表面发射的电子数(光电流)与光强成正比； 2）光电子的动能随光的频率成正比的增加，而与光强无关； 3）要使光电子逸出物体表面，必须 h〃f>A0。对于每种物体 都存在一个极限频率（红限频率f0） ，当入射光的频率低 于这个频率时，无论光强多强，都不会有光电子发射出来。
10.2 光电器件的特性
光电管的分类:真空光电管、充气光电管
(1)结构和工作原理 (真空光电管) 在真空的玻璃泡内装有两个电极：光电阴极和阳极。m
光电阴极有的是贴附在玻璃泡内壁， 有的是涂在半圆筒形的金属片上，阴 极对光敏感的一面是向内的，在阴极 前装有单根金属丝或环状的阳极。当 阴极受到适当波长的光线照射时便发 射电子，电子被带正电位的阳极所吸 引，这样在光电管内就有电子流，在 外电路中便产生了电流。
视觉测量原理
视觉测量原理视觉测量原理，也被称为光学测量原理，是当下应用最广泛的测量技术之一。
它是一种利用成像原理进行测量的技术，能够测量物体的形状、大小、位置、角度、速度等各种参数，广泛应用于仪器制造、自动化生产、医学影像等领域。
视觉测量的基本原理是利用成像原理，将物体的图像通过透镜等光学元件放大成一个清晰的图像，然后通过计算机等设备对图像进行处理，得到物体的各种参数。
视觉测量的优势在于其非接触性、高精度、高效率等特点。
它能够同时测量多个物体，且不会对被测物体造成任何影响，因此在一些特殊的生产环境中应用十分广泛，如对高温、化学物品等有危险性的物体进行测量。
视觉测量的过程中需要进行一些基本的步骤，包括：选择合适的光源、摄像机和镜头；进行图像采集，并进行预处理，如去除图像中的噪声、消除亮度等因素对测量结果的影响；对图像进行特征提取和分割，如提取物体的轮廓线段、边界等；利用数学方法计算物体各种参数。
在这些步骤中，每一步的设计和操作都需要考虑到测量精度和可靠性，才能获得较为准确的测量结果。
视觉测量技术的应用范围广泛，包括机械制造、电子、航空航天、医疗等多个领域。
在机械制造方面，视觉测量可以应用于零件尺寸的检验和定位，对于微小零件的检测具有优势；在电子制造方面，视觉测量可以用于电子元器件的检测和质量控制，对于检测缺陷、焊接质量等具有很好的效果；在航空航天方面，视觉测量可用于飞行器的导航、姿态控制等方面，对于卫星制导等也有一定应用；在医疗领域，视觉测量可以应用于医学影像的分析和处理，如对肿瘤的检测和定位、组织病理学分析等。
在视觉测量技术发展的过程中，人们也在不断探索新的技术手段和方法，如三维扫描和识别、深度学习等，为视觉测量技术发展带来更多的可能性和应用场景。
但无论是现在还是未来，视觉测量技术都会持续为我们带来更加便捷和高效的测量和检测手段，促进各个领域的发展和进步。
光电测试技术-第1章基本光学量的测试技术1
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第1章 基本光学量的测试技术
§1-1 光电系统的对准和调焦技术
1. 目视系统的对准和调焦
1.2 望远镜的对准不确定度和调焦不确定度 2）望远镜的调焦标准不确定度——消视差法 将人眼的消视差法调焦不确定度换算到望远镜物方
Γ 2b
注意：眼瞳的有效移动距离b不等于眼瞳的实际移动距 离t，而等于出瞳中心到进入眼瞳的光束中心的距离。 如图所示。
清晰度法是以目标与比较标志同样清晰为准。调焦不确定 度是由于存在几何焦深和物理焦深所造成的。
几何焦深是指当弥散圆直径等于人眼分辨极限时，目标至 标志的距离δx的两倍2δx。
由几何焦深造成的人眼调焦标准不确定度为
1'
1 l2
1 l1
ae De
单式位中为，ra1 'd。以m-1为单位，这时l1、l2和De的单位为m，αe的
λ/K（常取K＝6）时，人眼仍分辨不出此时视网膜上的衍
射图像与艾里斑有什么差别。即如果目标与标志相距小于
dl时眼睛仍认为二者的像同样清晰，通常将2dl称为物理
焦深。由物理焦深造成的人眼调焦的标准不确定度由下式
求得
De2 De2
k 8l2 8l1
2 '
1 l2
1 l1
8
KDe2
式中，l2＝l1±dl；De为眼瞳直径（De与波长λ的单位皆
光电对准分类： 光度式：普通光度式、差动光度式 相位式
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第1章 基本光学量的测试技术
§1-1 光电系统的对准和调焦技术
2. 光电对准
光敏电阻
鉴别器
放大器
指零仪表
测微器
视觉测量技术-第一章
AOI工业检测应用范例
雷达天线面形检测
39
AOI工业检测应用范例
雷达天线面形检测
CNAruRrasAtyOo(mVVeLeArr:y) Large ASuprpfaliccaetimone:asurement
40
AOI工业检测应用范例
雷达天线面形检测
CVeusrtteoxmer: ASuprpfaliccaetimone:asurement
41
CAArnuetsectonibmnoaer3:05m ASuprpfaliccaetimone:asurement
42Leabharlann AOI工业检测应用范例AOI于光电产业应用范例
Fiber connector Ferrule
Light Guide Plate
CD tracks
Alignment of optical switch
据(二维图像数据)到最终对三维环境的表达经历了三个阶段 的处理。
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1.3 Marr的视觉理论框架
第一阶段（早期阶段）:将输入的原始图像进行处理，构成所 谓“要素图”或“基元图”(primary sketch)。基元图由二 维图像中的边缘点、直线段、曲线、顶点、纹理等基本几何 元素或特征组成。
第二阶段（中期阶段）: 在以观测者为中心的坐标系中， 由基元图恢复场景可见部分的深度、法线方向和轮廓等， 包含了深度信息，但不是真正的三维表示。Marr称为对 环境的2.5维描述（2.5 dimensional sketch），即部分 的、不完整的三维信息描述。
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AOI工业检测应用范例
AOI于IC封装打线应用
AOI工业检测应用范例
在飞机制造业中的应用
视觉测量技术基本原理
件是实现高精度测 量的一个 重要前提条件 因为 ．在使用直 射式 三角
２．光路分 类及特点
法测量时 ，激光 光束与被测表 面垂 直 ．整个光学 系统 只有一个准确 调
在视觉测 量等领域 中激光三角法作 为光学 测量 的基本方法之一 ． 焦的位置 ．其余 位置的像 点都处 于不 同位置 的离焦状 态 离焦将 引起
式光学三角法是指与被测面的法线存在一定的夹角 ．这两者 由于反射 表方 程 三线共 同经过点（０，ａｋ１，即满足 Ｓｅｈｅｉｍｐｆｌｕｇ条件 。
光路 的不 同而各 自具有不同 的特点
这一规律为光 学三角法 的光 路设计提供 了理论 基础 ．可 以保证
２．２两 种 方 式 特 性 比较
点位移 ，△为物点位移——表示被测物体的位移量。在测量过程中 ．激 区 。
光二极管 ＬＤ发 出的激光束在 被测物体表面上形成一个 亮的光斑 ．经
（２）从检测斑 点的位置来讲 ，使 用斜射式三角 法进 行测量时 ．因光
成像物镜 Ｌｅｎｓ将该光斑 成像 到光电接收器 ＣＣＤ的光敏 面上 ．光强信 束的倾斜入 射导致 测量光 点的位置 随物体表面 的移动而发生变化 ．所
２．１光 学 三 角 法 分 类
ＣＣＤ敏感面所在直线和透镜主平 面两线一面交于一点
光学三角法根据入射光线与被测物体表面法线的关系 ．又可分 为
综上所述 ，在光学三角法光路 中 ，当相应参 数满足式（２—１５）时 ，被
直射式和斜射式。直射式光学三角法是指与被 测面的法线重合 ．斜射 测面移动直 线方程 式（２—６），与成像 直线方程 式（２—１４），透镜 主平面代
得到广 泛的应用，其测 量系统具有结构简单，体积小 、重量轻 ，测量精 像 点 的 弥散 ，从 而 降低 了系 统 的 测 量 精度 。 ／０、厶 必 须 满 足
视觉测量原理与方法
视觉测量原理与方法
视觉测量原理与方法是一种基于相机和图像处理技术的测量手段，其核心原理是通过对图像进行分析和处理，来获取目标物体的空间位置和尺寸信息。
视觉测量方法可以分为两种主要类型：二维视觉测量和三维视觉测量。
二维视觉测量是指对目标物体在二维平面上的位置和尺寸进行测量。
其基本原理是通过相机拍摄目标物体的影像，然后利用图像处理算法来计算目标物体在图像上的位置和尺寸。
常用的二维视觉测量方法有边缘检测、模板匹配和特征提取等。
三维视觉测量是指对目标物体在三维空间中的位置和尺寸进行测量。
其基本原理是通过使用多个相机或者结构光等设备，同时拍摄目标物体的影像，然后利用视差或三角测量原理来计算目标物体的三维坐标。
常用的三维视觉测量方法有立体视觉测量、结构光测量和光栅投影等。
除了以上两种基本的视觉测量方法外，还有一些常用的辅助方法，如标定和校正。
标定是指通过使用特定的标定物体来确定相机的内部参数和外部参数，以便进行准确的测量。
校正是指对图像中的畸变进行修正，以提高测量的精度。
视觉测量在工业自动化、机器人导航、医学影像等领域都得到了广泛应用。
凭借其非接触、高精度、快速等特点，视觉测量成为了一种重要的测量手段。
随着图像处理算法和硬件技术的不断进步，视觉测量方法也在不断发展和完善。
视觉测量原理
视觉测量原理
视觉测量是一种通过使用相机和图像处理技术来获得并分析对目标物体的测量数据的方法。
它可以应用于许多领域，如工业制造、机器人技术、计算机视觉等。
视觉测量的原理基于相机成像和图像处理的技术。
当相机对目标物体进行成像时，它捕捉到的图像是由许多像素组成的。
每个像素包含有关该点的亮度和颜色信息。
为了进行测量，需要对图像进行处理。
首先，需要标定相机，以确定相机的内部参数（如焦距和像素大小）和外部参数（如相机的位置和方向）。
然后，通过在图像中选择目标物体的特征点，可以计算出其三维坐标。
这可以通过使用几何学原理和三角测量方法来实现。
此外，可以使用图像处理算法来提高测量的准确性和精度。
例如，可以使用边缘检测、模板匹配和特征提取等算法来定位目标物体的轮廓或特征点。
然后，可以使用这些信息来计算目标物体的尺寸、形状和位置等测量参数。
视觉测量具有许多优点。
首先，它非接触式测量，可以在远距离进行，并且不需要物理接触目标物体。
其次，相机能够捕捉到大量的数据，使测量更准确和可靠。
此外，相机和图像处理技术的发展使得视觉测量设备更加便捷和智能化。
总之，视觉测量是一种基于相机和图像处理技术的测量方法，可以应用于许多领域。
通过对图像进行处理和分析，可以获得
目标物体的三维测量数据，并实现精确的尺寸、形状和位置等测量。
光电测量技术的使用教程
光电测量技术的使用教程近年来，光电测量技术在科学研究、工业生产等领域得到了广泛的应用。
光电测量技术能够通过光信号的变化对物理、化学、生物等性质进行测量和分析。
本文将介绍常见的光电测量技术及其使用教程，帮助读者了解光电测量技术的基本原理与操作步骤。
一、光电测量技术的基本原理光电测量技术的核心原理是光的相互作用。
根据光的属性和与待测量之间的相互关系，光电测量技术可以分为许多不同的类型，如光电传感器、光学测距技术、光学成像等。
1. 光电传感器光电传感器是光电测量技术中最常见的应用之一。
它通过将光信号转变为电信号来实现对待测量的感知和测量。
常见的光电传感器包括光电开关、光电反射式传感器、光电对射式传感器等。
具体的使用教程如下：（1）确定测量目标：首先需要确定要测量的目标物体或物理量，例如接近检测、颜色检测等。
（2）选择合适的光电传感器：根据测量目标的不同，选择合适的光电传感器类型和参数，如工作距离、工作电压等。
（3）安装和调试：将光电传感器安装在合适的位置，并通过调节灵敏度、延时等参数来实现准确的测量。
2. 光学测距技术光学测距技术是一种利用光的传播速度进行测量的方法。
常见的光学测距技术有激光测距仪、光栅编码器等。
下面是一个使用激光测距仪进行测距的例子：（1）设定测距范围：根据实际需求，设定测距仪的测量范围。
（2）对准目标：使用激光测距仪将激光束对准待测目标物体。
（3）测量距离：按下测量按钮，激光测距仪会发出激光脉冲，通过测量光的传播时间来计算目标物体与测距仪之间的距离。
3. 光学成像光学成像技术是利用光的原理进行图像形成的过程。
常见的光学成像技术有相机、显微镜等。
使用相机拍摄照片的步骤如下：（1）确定拍摄对象：确定要拍摄的对象或场景。
（2）选择合适的相机：根据拍摄需求，选择合适的相机型号和参数，如单反相机、无反相机等。
（3）调整设置：根据实际拍摄需求，调整相机的参数，如曝光时间、ISO感光度等。
（4）对焦拍摄：通过取景器或液晶屏对准拍摄对象，按下快门按钮拍摄照片。
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第八讲 视觉测量
二. 视觉测量基础
1.计算机视觉的发展 (1)基本概念 基于获取的图像，用计算机实现对视觉图像信息的处理－计算机视觉， 基于获取的图像，用计算机实现对视觉图像信息的处理－计算机视觉， 实现人的双眼的视觉功能； 实现人的双眼的视觉功能； 计算机视觉的主要任务是通过对图像的分析实现对周围环境的认知和理 解； 机器视觉则是在计算机视觉的理论框架基础上侧重工程化应用， 机器视觉则是在计算机视觉的理论框架基础上侧重工程化应用，实现场 景中物体位置、姿态、尺寸等的测量。 景中物体位置、姿态、尺寸等的测量。
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
4.Marr视觉理论框架的不足 Marr视觉理论框架的不足
输入是被动的，给什么图像， －输入是被动的，给什么图像，处理什么图像 加工目的不变， －加工目的不变，总是恢复场景中物体的位置和形状等 －未足够重视高层知识的指导作用 信息加工过程是自下而上、单向流动，没有反馈（开环） －信息加工过程是自下而上、单向流动，没有反馈（开环）
第八讲 视觉测量
一、相关参考文献
（1）视觉测量，张广军著，科学出版社 视觉测量，张广军著， （2）机器视觉，张广军主编，科学出版社 机器视觉，张广军主编， （3）计算机视觉－计算理论与算法基础，马颂德，张正友，科学出版社 计算机视觉－计算理论与算法基础，马颂德，张正友， （ 4 ） 机器视觉 ， Ramesh Jain, Rangachar Kasturi,Brian G.Schunck, 机械工 机器视觉， Schunck,机械工 业出版社（英文版） 业出版社（英文版） 计算机视觉－一种现代的方法（ approach） （5）计算机视觉－一种现代的方法（Computer Vision, A modern approach）, Dvid A. Forsyth, Jean Ponce, 清华大学出版社 计算机视觉－算法与系统理论，高文， 清华大学出版社， （6）计算机视觉－算法与系统理论，高文，陈熈霖，清华大学出版社，广西科 学技术出版社 （7）机器视觉，贾云得，科学出版社 机器视觉，贾云得， （8）空间解析几何（任意一本都行） 空间解析几何（任意一本都行）
第八讲 视觉测量
Marr视觉信息处理的三个阶段 3. Marr视觉信息处理的三个阶段
• 第一阶段(也称为早期阶段) 将输入的原始图像进行处理， 第一阶段(也称为早期阶段)：将输入的原始图像进行处理，抽取图像中诸 如角点、边缘、纹理、线条、边界等基本特征， 如角点、边缘、纹理、线条、边界等基本特征，这些特征的集合称为基元 sketch)； 图(primitive sketch)； • 第二阶段(中期阶段) 在以观测者为中心的坐标系中， 第二阶段(中期阶段)：在以观测者为中心的坐标系中，由输入图像和基元 图恢复场景可见部分的深度、法线方向、轮廓等， 图恢复场景可见部分的深度、法线方向、轮廓等，这些信息的包含了深度 信息，但不是真正的物体三维表示，因此，称为二维半图(2．5 信息，但不是真正的物体三维表示，因此，称为二维半图(2． (2 sketch)； dimensional sketch)； • 第三阶段(后期阶段) 在以物体为中心的坐标系中，由输入图像、基元图、 第三阶段(后期阶段)：在以物体为中心的坐标系中，由输入图像、基元图、 二维半图来恢复、表示和识别三维物体 二维半图来恢复、表示和识别三维物体。
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
8.机器视觉研究的主要内容 8.机器视觉研究的主要内容
（1）摄像机模型（视觉描述基础） 摄像机模型（视觉描述基础） （2）视觉传感器的构建 （3）传感器(系统)视觉模型建模 传感器(系统) （4）视觉图像特征提取 （5）摄像机标定 （6）传感器标定 （7）系统全局标定 （8）误差分析
第八讲 视觉测量
世纪70年代 英国学者Marr： －20世纪 年代 英国学者 世纪 年代,英国学者 ： 在MIT带领一个研究小组进行视觉计算理论的研究，提出的Marr视觉理论在 20世纪80年代成为计算机视觉研究领域一个十分重要的理论框架，突破了简 单的多面体为对象的三维视觉研究，至今仍然被广大学者所认同。（后面单 独讲述） 的理论框架有缺陷， －Marr的理论框架有缺陷，视觉理论的发展正是在弥补或避免这些缺陷，出现 的理论框架有缺陷 了很多新的理论框架： 主动视觉理论框架； 主动视觉理论框架 基于感知特征群的物体识别理论框架； 基于感知特征群的物体识别理论框架 基于多视几何的视觉理论。 基于多视几何的视觉理论
第八讲 视觉测量
9.基本的视觉方法 9.基本的视觉方法
激光飞行时间法 莫尔条纹法 结构光法 双目立体视觉方法 多传感器法 流动式测量方法 多目视觉－ 多目视觉－多视几何视觉 基于经纬仪的大尺寸测量（稀疏点） 基于经纬仪的大尺寸测量（稀疏点）
10.运动视觉分析 10.运动视觉分析
通过运动序列图像之间的相关性获得运动参数（图像之间形成视差） 通过运动序列图像之间的相关性获得运动参数（图像之间形成视差）
第八讲 视觉测量
6.机器视觉应用领域 6.机器视觉应用领域
• • • • • • • • • 零件识别与定位 产品检验（ 产品检验（测） 农业水果分拣 移动机器人导航（星球机器人） 移动机器人导航（星球机器人） 遥感图像分析（植被分析、人工地物分析） 遥感图像分析（植被分析、人工地物分析） 医学图像分析（骨骼定位、血管重建、细胞分析） 医学图像分析（骨骼定位、血管重建、细胞分析） 安全鉴别、监视与跟踪（门禁系统、车辆监视） 安全鉴别、监视与跟踪（门禁系统、车辆监视） 国防系统（目标自动识别与目标跟踪） 国防系统（目标自动识别与目标跟踪） 三维形貌检测（动画、体育、考古） 三维形貌检测（动画、体育、考古）
第八讲 视觉测量
(2)基本历程 (2)基本历程 世纪50年代 －20世纪 年代： 世纪 年代： 统计模式识别，主要工作：二维图像分析、识别和理解，对象有光学字符识 别、工件表面、显微图片和航空照片的分析和理解等。 世纪60年代 －20世纪 年代，Roberts： 世纪 年代， ： 场景由多面体组成，这些多面体可以由简单的点、线、平面的组合表示，如 立方体、楔形体、棱柱体等，通过计算机从图像中提取出这些多面体的三维 结构，对他们的形状和物体的空间关系进行描述－开创了以理解三维场景维 目的三维机器视觉研究。70年代已经有了实际的应用系统。
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
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第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
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昆虫机器人 足球机器人
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月球探测实验车Nomad漫游者 漫游者 月球探测实验车 FIDO漫游车 漫游车
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
2.视觉测量系统的一般构成
计算机视觉应用系统 照明
成像装置
计算机视觉处理算法
场景Βιβλιοθήκη 图象描述应用反馈）、场景的 （1）摄像机、图像卡、专用图像处理硬件系统（计算机软件算法）、场景的 ）摄像机、图像卡、专用图像处理硬件系统（计算机软件算法）、 描述、 描述、信息反馈 （2）二值视觉系统、灰度视觉系统 ）二值视觉系统、
第八讲 视觉测量
5.试图对Marr视觉框架的改进 试图对Marr视觉框架的改进 Marr
考虑人类视觉的主动性、人类视觉的选择性（注视） －考虑人类视觉的主动性、人类视觉的选择性（注视） 人类视觉可根据不同目的进行调整－目的性（定性视觉） －人类视觉可根据不同目的进行调整－目的性（定性视觉） 有目的视觉，如 ： 是完整回复场景物体的位置和形状 ， 还是仅 是完整回复场景物体的位置和形状， 有目的视觉 ， 仅检测场景中是否有某物体存在。 仅检测场景中是否有某物体存在。 人类视觉通过从图像获取部分信息而可以完全解决视觉问题。 －人类视觉通过从图像获取部分信息而可以完全解决视觉问题。利 用了人的知识（高层知识） 用了人的知识（高层知识）。 人类视觉中前后处理之间是有交互作用的。 反馈） －人类视觉中前后处理之间是有交互作用的。（反馈）
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第八讲 视觉测量
日本Honda仿人机器人 仿人机器人 日本
第八讲 视觉测量
第八讲 视觉测量
7. 机器视觉面临的问题
准确、 －准确、快速的目标识别 －存储容量 －可靠的识别算法
8. 目前视觉系统的局限性原因
（1）图像对景物的约束不充分，丢失信息。从图像恢复景物时存在多义性 图像对景物的约束不充分，丢失信息。从图像恢复景物时存在多义性 （2）场景多种因素在图像中混叠，很难分离某种因素的影响程度 场景多种因素在图像中混叠， （3）理解自然景物需要大量知识（专门知识） 理解自然景物需要大量知识（专门知识） （4）对人类视觉的研究和理解还远远不够